1. Podstawowe informacje na temat rasowo-etnicznej struktury ludności

1.1 Hrabstwo Wayne - informacje

Najbardziej zaludnione hrabstwo znajdujące się w stanie Michigan w Stanach Zjednoczonych. Według danych z 2020r. znalazło się ono na 19. miejscu wśród najbardziej zaludnionych hrabstw w Stanach zjednoczonych. Jego obszar całkowity obejmuje powierzchnię 1 741 km². Siedziba hrabstwa znajduje się w Detroit. Detroit graniczy z kanadyjskim miastem Windsor.

1.2 Hrabstwo Wayne w liczbach

Liczba ludności w hrabstwie Wayne:​

  • 1990: 2 111 687​
  • 2000: 2 061 162​
  • 2010: 1 820 574​
  • 2020: 1 793 561​

Procentowy udział głównych grup rasowo-etnicznych 1990/2020: ​

  • Biała: 56.14/47.79
  • Afroamerykanie: 40.03/37.32
  • Latynosi: 2.39/6.56
  • Azjaci: 1.00/3.61​
  • Rdzenni Amerykanie: 0.35/0.24
  • Inni : 0.08/4.48​

W badanym okresie liczba ludności hrabstwa Wayne zmniejszyła się o ~15%. Zaobserwowano również zmiany w strukturze rasowo-etnicznej.

2. Przestrzenny rozkład segregacji oraz zróżnicowania rasowego w hrabstwie w latach 1990-2020

2.1. Rozkład wartości wskaźnika H na poziomie obszarów spisowych dla poszczególnych lat

p1 <- ggplot(data = wayne_idx_1990) +
  geom_sf(aes(fill = H)) +
  scale_fill_gradient2(name = "Wskaźnik H", low = "darkgreen",mid = "yellow", high = "red",midpoint = 0.5 ,limits = c(0, 1)) +
  labs(title = "1990") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )

p2 <- ggplot(data = wayne_idx_2000) +
  geom_sf(aes(fill = H)) +
  scale_fill_gradient2(name = "Wskaźnik H", low = "darkgreen",mid = "yellow", high = "red",midpoint = 0.5 ,limits = c(0, 1)) +
  labs(title = "2000") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )

p3 <- ggplot(data = wayne_idx_2010) +
  geom_sf(aes(fill = H)) +
  scale_fill_gradient2(name = "Wskaźnik H", low = "darkgreen",mid = "yellow", high = "red",midpoint = 0.5 ,limits = c(0, 1)) +
  labs(title = "2010") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )

p4 <- ggplot(data = wayne_idx_2020) +
  geom_sf(aes(fill = H)) +
  scale_fill_gradient2(name = "Wskaźnik H", low = "darkgreen",mid = "yellow", high = "red",midpoint = 0.5 ,limits = c(0, 1)) +  # Consistent legend title
  labs(title = "2020") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )

print(p1)

print(p2)

print(p3)

print(p4)

cls_color <- c("L"= "#008000", "M"= "#FFFF00", "H"= "#FF0000")

colpal <- cls_color[names(cls_color)%in%unique(wayne_idx_1990$H_cls)]

wayne_idx_1990$H_cls <- factor(wayne_idx_1990$H_cls, levels = c("H", "M", "L"))
wayne_idx_2000$H_cls <- factor(wayne_idx_2000$H_cls, levels = c("H", "M", "L"))
wayne_idx_2010$H_cls <- factor(wayne_idx_2010$H_cls, levels = c("H", "M", "L"))
wayne_idx_2020$H_cls <- factor(wayne_idx_2020$H_cls, levels = c("H", "M", "L"))

p1 <- ggplot(data = wayne_idx_1990) +
  geom_sf(aes(fill = H_cls)) +
  scale_fill_manual(values = colpal) + 
  labs(title = "1990", fill = "Wskaźnik H") + 
  theme_bw() + theme(
  axis.text = element_blank(),
  axis.ticks = element_blank(),
  panel.grid = element_blank())

p2 <- ggplot(data = wayne_idx_2000) +
  geom_sf(aes(fill = H_cls)) +
  scale_fill_manual(values = colpal) + 
  labs(title = "2000", fill = "Wskaźnik H") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  ) +
  guides(fill = 'none')

p3 <- ggplot(data = wayne_idx_2010) +
  geom_sf(aes(fill = H_cls)) +
  scale_fill_manual(values = colpal) + 
  labs(title = "2010", fill = "Wskaźnik H") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )

p4 <- ggplot(data = wayne_idx_2020) +
  geom_sf(aes(fill = H_cls)) +
  scale_fill_manual(values = colpal) + 
  labs(title = "2020", fill = "Wskaźnik H") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  ) + 
  guides(fill = 'none')

combined2 <- p1 + p2 + p3 + p4 + plot_layout(guides = "collect") & theme(legend.position = "right")

combined2 = combined2 + plot_annotation("Klasyfikacja wkaźnika H na poziomie obszarow spisowych")

print(combined2)

Badając przestrzenny rozkład wartości wskaźnika H można zaobserwować różnice pomiędzy częściami Hrabstwa Wayne. W 2020 roku obszarem o największym poziomie segregacji rasowej były głównie obszary spisowe znajdujące się w centrum miasta, w szczególności te w północnej części. Porównując wizualizacje dla poszczególnych lat można również zaobserwować stopniowe zmiany na obszarze w skali czasowej gdzie wyróżnia się rzadziej zaludniona południowa część badanego obszaru. Widać tam spadek poziomu segregacji rasowej na przestrzeni okresu od 1990 do 2020. Pewną tendencją spadkową wykazało się również same centrum miasta gdzie w latach 1990 i 2010 występowały obszary o maksymalnej wartości wskaźnika teorii informacji H. Najmniejszą zmiennością wykazały się obszary położone na północ od centrum miasta gdzie poziom segregacji rasowej utrzymywał się na podobnym poziomie na przestrzeni badanego okresu. Ogólnie na podstawie map rozkładu wartości wskaźnika H można stwierdzieć, że poziom segregacji rasowej na terenie Hrabstwa Wayne w latach 1990-2020 stopniowo spadał.

2.2. Rozkład wartości entropii standaryzowanej na poziomie obszarów spisowych dla poszczególnych lat

p1 <- ggplot(data = wayne_idx_1990) +
  geom_sf(aes(fill = Estd)) +
  scale_fill_gradient2(name = "Entropia Zestandaryzowana", low = "darkgreen",mid = "yellow", high = "red",midpoint = 0.5 ,limits = c(0, 1)) + 
  labs(title = "1990") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )

p2 <- ggplot(data = wayne_idx_2000) +
  geom_sf(aes(fill = Estd)) +
  scale_fill_gradient2(name = "Entropia Zestandaryzowana", low = "darkgreen",mid = "yellow", high = "red",midpoint = 0.5 ,limits = c(0, 1)) + 
  labs(title = "2000") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )

p3 <- ggplot(data = wayne_idx_2010) +
  geom_sf(aes(fill = Estd)) +
  scale_fill_gradient2(name = "Entropia Zestandaryzowana", low = "darkgreen",mid = "yellow", high = "red",midpoint = 0.5 ,limits = c(0, 1)) + 
  labs(title = "2010") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )

p4 <- ggplot(data = wayne_idx_2020) +
  geom_sf(aes(fill = Estd)) +
  scale_fill_gradient2(name = "Entropia Zestandaryzowana", low = "darkgreen",mid = "yellow", high = "red",midpoint = 0.5 ,limits = c(0, 1)) +
  labs(title = "2020") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )

print(p1)

print(p2)

print(p3)

print(p4)

cls_color <- c("L"= "#008000", "M"= "#FFFF00", "H"= "#FF0000")

colpal <- cls_color[names(cls_color)%in%unique(wayne_idx_1990$Estd_cls)]

wayne_idx_1990$Estd_cls <- factor(wayne_idx_1990$Estd_cls, levels = c("H", "M", "L"))
wayne_idx_2000$Estd_cls <- factor(wayne_idx_2000$Estd_cls, levels = c("H", "M", "L"))
wayne_idx_2010$Estd_cls <- factor(wayne_idx_2010$Estd_cls, levels = c("H", "M", "L"))
wayne_idx_2020$Estd_cls <- factor(wayne_idx_2020$Estd_cls, levels = c("H", "M", "L"))

p1 <- ggplot(data = wayne_idx_1990) +
  geom_sf(aes(fill = Estd_cls)) +
  scale_fill_manual(values = colpal) + 
  labs(title = "1990", fill = "Entropia Zestandaryzowana") + 
  theme_bw() + theme(
  axis.text = element_blank(),
  axis.ticks = element_blank(),
  panel.grid = element_blank())

p2 <- ggplot(data = wayne_idx_2000) +
  geom_sf(aes(fill = Estd_cls)) +
  scale_fill_manual(values = colpal) + 
  labs(title = "2000", fill = "Entropia Zestandaryzowana") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  ) +
  guides(fill = 'none')

p3 <- ggplot(data = wayne_idx_2010) +
  geom_sf(aes(fill = Estd_cls)) +
  scale_fill_manual(values = colpal) + 
  labs(title = "2010", fill = "Entropia Zestandaryzowana") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )

p4 <- ggplot(data = wayne_idx_2020) +
  geom_sf(aes(fill = Estd_cls)) +
  scale_fill_manual(values = colpal) + 
  labs(title = "2020", fill = "Entropia Zestandaryzowana") + 
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  ) + 
  guides(fill = 'none')

combined2 <- p1 + p2 + p3 + p4 + plot_layout(guides = "collect") & theme(legend.position = "right")

combined2 = combined2 + plot_annotation("Klasyfikacja entropii zestandaryzowanej na poziomie obszarow spisowych")

print(combined2)

Na podstawie przestrzennej reprezentacji poziomu entropii zestandaryzowanej dla poszczególnych obszarów spisowych Hrabstwa Wayne można zauważyć drastyczne zmiany w poziomie zróżnicowania rasowego regionu. Podczas gdy w roku 1990 niemal jedynym obszarem o dużej różnorodności rasowej było centrum miasta, z każdą następną dekadą widać jak poziom zróżnicowania rasowego na obrzeżach miasta stopniowo rośnie. Podczas gdy w samym centrum różnorodniość etniczna również wzrosła, niezwykle gwałtowną tendencją wzrostową wykazały się rzadziej zaludnione południowe obszary spisowe Hrabstwa Wayne, gdzie w 1990 roku przeważały obszary o niskim poziomie zróżnicowania rasowego natomiast w roku 2020 dorównują one w swojej wieloetniczności poziomom obserwowanym w centrum. Najmniejszą zmiennością podobnie jak w przypadku wskaźnika H wykazały się tereny na północ od głównego skupiska miejskiego. Druga rycina przedstawia klasyfikację zróżnicowania rasowego na podstawie entropii zestandaryzowanej. Kolorem czerwonym oznaczone zostały tereny o wysokim poziomie zróżnicowania rasowego (H). W latach 1990-2010 obszary te koncentrowały się głównie w centrum miast, natomiast w roku 2020 pojawiły się także w bardziej peryferyjnych obszarach. Kolorem żółtym (M) oznaczono obszary o średnim zróżnicowaniu rasowym, a kolorem zielonym (L) obszary o niskim zróżnicowaniu. Można zaobserwować, że z biegiem lat zmniejsza się liczba obszarów o niskim zróżnicowaniu rasowym, podczas gdy obszary o średnim poziomie zróżnicowania stają się coraz bardziej dominujące.

2.3. Typy struktur rasowo-etnicznych

biv_colors = stevens.bluered()
names(biv_colors) = c("LL", "ML", "HL", "LM", "MM", "HM", "LH", "MH", "HH")

p1 <- ggplot(data = wayne_idx_1990) +
  geom_sf(aes(fill = biv_cls)) +
  scale_fill_manual(values = biv_colors) +
  labs(title = "1990", fill = "Struktura rasowo-etniczna") +
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank())

p2 <- ggplot(data = wayne_idx_2000) +
  geom_sf(aes(fill = biv_cls)) +
  scale_fill_manual(values = biv_colors) +
  labs(title = "2000", fill = "Struktura rasowo-etniczna") +
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )

p3 <- ggplot(data = wayne_idx_2010) +
  geom_sf(aes(fill = biv_cls)) +
  scale_fill_manual(values = biv_colors) +
  labs(title = "2010", fill = "Struktura rasowo-etniczna") +
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )

p4 <- ggplot(data = wayne_idx_2020) +
  geom_sf(aes(fill = biv_cls)) +
  scale_fill_manual(values = biv_colors) +
  labs(title = "2020", fill = "Struktura rasowo-etniczna") +
  theme_bw() + theme(
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    panel.grid = element_blank()
  )


print(p1)

print(p2)

print(p3)

print(p4)

Powyższy wykres przedstawia typy struktur rasowo etnicznych dla obszarów spisowych w Hrabstwie Wayne dla poszczególnych lat. Kategorie zostały stworzone poprzez kombinację klasyfikacji entropii zestandaryzowanej (pierwsza litera) i wzkaźnika H (druga litera): L - niski poziom, M - średni poziom, H - wysoki poziom. Na podstawie wizualizacji można zaobserwować, że podczas gdy w roku 1990 poza centrum miasta dominowały obszary o niskim zróżnicowaniu rasowym i niskiej segregacj (LL), w kolejnych latah coraz bardziej dominujące stały się obszary o średnim zróżnicowaniu i niskiej segregacj (ML). Zarówno w centrum jak i na obrzeżach miasta pojawiło się również znacznie więcej obszarów o wysokim zróżnicowaniu etnicznym i niskiej segregacji (HL). W żadnym z badanych lat nie wystąpiły natomiast obszary o wysokim poziomie segregacji i zróżnicowania rasowego. Zwłasza w pobliżu centrum pojawiło się dużo obszarów o średniej wartości obydwu wskaźników. Niezaskakująco, miejscem które wykazało się najmniejszą zmiennością w czasie są obszary znajdujące się na północny-zachód od śródmieścia.

2.4. Ilość obszarów spisowych dla poszczególnych typów w 1990 roku

table(wayne_idx_1990$biv_cls)
## 
##  HL  LH  LL  LM  ML  MM 
##   1   1 449  38 112  23

2.5. Ilość obszarów spisowych dla poszczególnych typów w 2020 roku

table(wayne_idx_2020$biv_cls)
## 
##  HL  HM  LL  LM  ML  MM 
##  40   1 225  14 305  14

3. Analiza zmian typów struktury rasowo-etnicznej ludności (klasyfikacja na 9 typów na podstawie procentowego udziału danej grupy rasowo-etnicznej)

3.1. Mapa typów zróżnicowania rasowego dla roku 1990, 2000, 2010, 2020

cls_df = data.frame(GISJOIN = wayne_stb_1990$GISJOIN,
                    cls1990 = wayne_stb_1990$race_cls,
                    cls2000 = wayne_stb_2000$race_cls,
                    cls2010 = wayne_stb_2010$race_cls,
                    cls2020 = wayne_stb_2020$race_cls)

st_geometry(cls_df)<-wayne_stb_1990$geom

cls_color <- c("AL"= "#CD5555", "AM"= "#FF6A6A", "BL"= "#006400", "BM"= "#32CD32", "HD"= "#8F8F8F", "HL"= "#5D478B", "HM"= "#9370DB", "WL"= "#FF8C00", "WM"= "#FFD700")

col1990 <- cls_color[names(cls_color)%in%unique(cls_df$cls1990)]
col2000 <- cls_color[names(cls_color)%in%unique(cls_df$cls2000)]
col2010 <- cls_color[names(cls_color)%in%unique(cls_df$cls2010)]
col2020 <- cls_color[names(cls_color)%in%unique(cls_df$cls2020)]


p1 <- ggplot(data = cls_df) +
  geom_sf(aes(fill = cls1990)) +
  scale_fill_manual(values = col1990) + 
  labs(title = "Wayne, 1990") + 
  theme_bw() +
  theme(legend.position="bottom")

p2 <- ggplot(data = cls_df) +
  geom_sf(aes(fill = cls2000)) +
  scale_fill_manual(values = col2000) + 
  labs(title = "Wayne, 2000") + 
  theme_bw() +
  theme(legend.position="bottom")

p3 <- ggplot(data = cls_df) +
  geom_sf(aes(fill = cls2010)) +
  scale_fill_manual(values = col2010) + 
  labs(title = "Wayne, 2010") + 
  theme_bw() +
  theme(legend.position="bottom")

p4 <- ggplot(data = cls_df) +
  geom_sf(aes(fill = cls2020)) +
  scale_fill_manual(values = col2020) + 
  labs(title = "Wayne, 2020") + 
  theme_bw() +
  theme(legend.position="bottom")


p1 + p2 + p3 + p4 + plot_annotation(title = "Typy zróżnicowania rasowego dla roku 1990, 2000, 2010, 2020", theme = theme(plot.title = element_text(size = 20, hjust = 0.5)))

Tutaj opis do 3.1

3.2 Mapa zmian między rokiem 1990-2000, 2000-2010, 2010-2020, 1990-2020

print("tutaj mapa zmian miedzy 1990-2000")
## [1] "tutaj mapa zmian miedzy 1990-2000"

W roku 1990 dominującym typem struktury obserwowanym w hrabstwie jest LL. Oznacza to w praktyce niewielkie zróżnicowanie rasowe na większości badanego obszaru, jak i również wysoką integrację pomiędzy populacją różnych ras. Największe zróżnicowanie rasowe zauważalne jest zwłaszcza w mieście Detroit oraz w jego pobliżu. W roku 2000 zróżnicowanie rasowe wzrosło, natomiast stopień segregacji rasowej zmalał.

print("tutaj mapa zmian miedzy 2000-2010")
## [1] "tutaj mapa zmian miedzy 2000-2010"

W roku 2010 największą zmianę możemy zauważyć w zachodniej części obszaru, gdzie zróżnicowanie rasowe wyraźnie wzrosło, a około połowa hrabstwa jest oznaczona jako społeczeństwa o wysokim bądź średnim zróżnicowaniu rasowym. Wysokie zróżnicowanie rasowe występuje szczególnie w okolicach Detroit. Poziom segregacji rasowej przeważnie nie wykazuje wartości wyższych niż średnia, z wyjątkiem pojedynczego obszaru o średnim poziomie zróżnicowania rasowego oraz wysoką segregacją.

print("tutaj mapa zmian miedzy 2010-2020")
## [1] "tutaj mapa zmian miedzy 2010-2020"

Rok 2020 wykazuje najwyższy, bo zajmujący większość obszaru hrabstwa, stopień zróżnicowania rasowego spośród wszystkich omawianych okresów. Jedyne obszary, które na przestrzeni lat wykazywały niewielkie zmiany (bądź nie wykazywały ich wcale) to centralna oraz wschodnia północ, gdzie zarówno zróżnicowanie rasowe, jak i segregacja są niskie, co oznacza, że dominująca jest tam tylko jedna rasa.

knitr::include_graphics("result/raport/mapa_zmian.png")

Zróżnicowanie rasowe oraz segregacja rasowa na przestrzeni omawianego trzydziestolecia zmieniły się głównie w zachodniej oraz centralnej części hrabstwa Wayne, a także w mieście Detroit oraz jego okolicach. Północna część w większości pozostawała bez zmian - przez cały badany okres przeważała tam głównie ludność czarna. W centrum i na zachodzie najwięcej występowało tam populacji białej, jednak z biegiem lat ich większość stawała się coraz mniejsza na coraz większej ilości obszarów spisowych. W roku 1990 znacząca większość obszarów była zdominowana (powyżej 80%) przez ludność białą, a w roku 2020 w niektórych okręgach ich przewaga spadła, została zastąpiona przewagą ludności czarnej, a nawet wystąpiły obszary spisowe, w których nie została określona dominacja żadnej rasy. W okolicach Detroit pojawił się duży obszar zdominowany przez Latynosów, a w 2020 na północy hrabstwa wystąpiły dwa obszary zdominowane przez Azjatów.

3.3. Ilość obszarów spisowych występujących w danym typie struktury rasowo-etnicznej w danym roku.

library(kableExtra)
cls_color <- c("#FF8C00", "#FFD700", "#006400", "#32CD32", "#CD5555", "#FF6A6A", "#5D478B", "#9370DB", "#8F8F8F")
data_p <- data.frame(
race_str = c("WL", "WM", "BL", "BM", "AL", "AM", "HL", "HM", "HD"),
  r_1990 = c(335, 46, 174, 58, 0, 0, 0, 1, 11),
  r_2000 = c(261, 75, 208, 48, 0, 0, 0, 11, 22),
  r_2010 = c(210, 107, 222, 43, 0, 0, 0, 18, 25),
  r_2020 = c(125, 151, 201, 61, 0, 2, 5, 10, 70)
)

data_p %>%
  kbl() %>%
  kable_classic_2(full_width = F) %>%
  column_spec(1, background = cls_color)
race_str r_1990 r_2000 r_2010 r_2020
WL 335 261 210 125
WM 46 75 107 151
BL 174 208 222 201
BM 58 48 43 61
AL 0 0 0 0
AM 0 0 0 2
HL 0 0 0 5
HM 1 11 18 10
HD 11 22 25 70

Macierz przejść obrazuje nam ilość obszarów spisowych zdominowanych przez daną rasę w podanym roku. Pierwszą zauważalną informacją jest, że w każdym badanym roku przeważa ludność biała, jednak jej przewaga z roku na rok maleje. Obszarów zdominowanych przez białych w powyżej 80% po 30 latach jest niemal trzykrotnie mniej (o 210 mniej), jednak mimo tego wciąż po 3 dekadach jest ich powyżej 50% w 151 obszarach spisowych. Dużo jest również obszarów zdominowanych przez ludność czarną, a liczby te rosną, a w szczególności rośnie ilość obszarów z przewagą osób czarnoskórych powyżej 80%. Istnieje bardzo niewiele obszarów zdominowanych przez Azjatów - w badanym okresie wyszczególniono tylko 2 obszary z przewagą ludności azjatyckiej, zauważone w 2020 roku. Obszarów spisowych, w których przeważa ludność Latynoska jest stosunkowo niewiele, jednak, podobnie jak w przypadku ludności czarnej, z roku na rok rośnie. W roku 2020 w okolicach Detroit pierwszy raz zauważono dominację Latynosów z przewagą powyżej 80% na aż pięciu obszarach. Rośnie również ilość obszarów, na których nie występuje dominacja żadnej rasy, co jest dowodem na rosnące zróżnicowanie rasowe społeczeństwa w hrabstwie Wayne.

3.4. Macierz przejść pokazująca zmiany w typach między rokiem 1990-2000, 2000-2010, 2010-2020, 1990-2020

wayne_1990_2000 = merge(wayne_1990, wayne_2000, by = "GISJOIN")

 table(wayne_1990_2000$race_cls_1990)

 table(wayne_1990_2000$race_cls_2000)

trans_matrix1 = table(wayne_1990_2000$race_cls_1990, wayne_1990_2000$race_cls_2000)
trans_matrix1


t1 = trans_matrix1 %>%
  kbl(caption = "<span style='font-size:20px'>Macierz przejść między rokiem 1990-2000</span>") %>%
  kable_classic_2(full_width = F) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = "striped", latex_options = "scale_down") %>%
  column_spec(1, bold = TRUE, color = "white", background = "#333") %>%
  row_spec(0, bold = TRUE, color = "white", background = "#333") %>%
  column_spec(2:7, bold = TRUE, color = "white", background = "gray")


wayne_2000_2010 = merge(wayne_2000, wayne_2010, by = "GISJOIN")

 table(wayne_2000_2010$race_cls_2000)

 table(wayne_2000_2010$race_cls_2010)

trans_matrix2 = table(wayne_2000_2010$race_cls_2000, wayne_2000_2010$race_cls_2010)


t2 = trans_matrix2 %>%
  kbl(caption = "<span style='font-size:20px'>Macierz przejść między rokiem 2000-2010</span>") %>%
  kable_classic_2(full_width = F) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = "striped", latex_options = "scale_down") %>%
  column_spec(1, bold = TRUE, color = "white", background = "#333") %>%
  row_spec(0, bold = TRUE, color = "white", background = "#333") %>%
  column_spec(2:7, bold = TRUE, color = "white", background = "gray")


wayne_2010_2020 = merge(wayne_2010, wayne_2020, by = "GISJOIN")

 table(wayne_2010_2020$race_cls_2010)

 table(wayne_2010_2020$race_cls_2020)

trans_matrix3 = table(wayne_2010_2020$race_cls_2010, wayne_2010_2020$race_cls_2020)



t3 = trans_matrix3 %>%
  kbl(caption = "<span style='font-size:20px'>Macierz przejść między rokiem 2010-2020</span>") %>%
  kable_classic_2(full_width = F) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = "striped", latex_options = "scale_down") %>%
  column_spec(1, bold = TRUE, color = "white", background = "#333") %>%
  row_spec(0, bold = TRUE, color = "white", background = "#333") %>%
  column_spec(2:9, bold = TRUE, color = "white", background = "gray")


wayne_1990_2020 = merge(wayne_1990, wayne_2020, by = "GISJOIN")

 table(wayne_1990_2020$race_cls_1990)

 table(wayne_1990_2020$race_cls_2020)

trans_matrix4 = table(wayne_1990_2020$race_cls_1990, wayne_1990_2020$race_cls_2020)

t4 = trans_matrix4 %>%
  kbl(caption = "<span style='font-size:20px'>Macierz przejść między rokiem 1990-2020</span>") %>%
  kable_classic_2(full_width = F) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = "striped", latex_options = "scale_down") %>%
  column_spec(1, bold = TRUE, color = "white", background = "#333") %>%
  row_spec(0, bold = TRUE, color = "white", background = "#333") %>%
  column_spec(2:9, bold = TRUE, color = "white", background = "gray")
# Łączenie tabel
library(htmltools)
combined_tables <- HTML(paste(
  '<div style="display: grid; grid-template-columns: 1fr 1fr; gap: 1px; row-gap: 20px; column-gap: 1px">',
  '<div>', t1, '</div>',
  '<div>', t2, '</div>',
  '<div>', t3, '</div>',
  '<div>', t4, '</div>',
  '</div>'
))

# Wyświetlanie
browsable(tagList(combined_tables))
Macierz przejść między rokiem 1990-2000
BL BM HD HM WL WM
BL 173 1 0 0 0 0
BM 30 26 1 0 1 0
HD 2 2 4 3 0 0
HM 0 0 0 1 0 0
WL 0 7 3 0 259 66
WM 3 12 14 7 1 9
Macierz przejść między rokiem 2000-2010
BL BM HD HM WL WM
BL 204 3 1 0 0 0
BM 17 26 3 0 0 2
HD 1 5 8 7 0 1
HM 0 0 0 11 0 0
WL 0 1 2 0 199 59
WM 0 8 11 0 11 45
Macierz przejść między rokiem 2010-2020
AM BL BM HD HL HM WL WM
BL 0 197 24 1 0 0 0 0
BM 0 4 24 12 0 0 0 3
HD 1 0 7 12 0 1 0 4
HM 0 0 0 3 5 9 0 1
WL 0 0 1 13 0 0 123 73
WM 1 0 5 29 0 0 2 70
Macierz przejść między rokiem 1990-2020
AM BL BM HD HL HM WL WM
BL 0 153 20 1 0 0 0 0
BM 1 28 15 10 0 0 0 4
HD 0 2 1 3 1 2 0 2
HM 0 0 0 0 1 0 0 0
WL 1 7 16 48 0 0 124 139
WM 0 11 9 8 3 8 1 6

W pierwszej dekadzie badanego okresu nie wykazało zbyt dużo zmian. Dalej dominującą rasą w hrabstwie była ludność biała, przy jednoczesnej wysokiej ilości obszarów spisowych z większością czarnoskórą. Główną zauważalną zmianą jest przejście 30 obszarów o dominacji >50% ludności czarnej na >80%. Wiele obszarów również odczuło spadek odsetka ludności białej na rzecz Latynosów i Czarnych. W następnym dziesięcioleciu wartym uwagi jest przede wszystkim spadek dominacji ludności białej - obszarów o odsetku Białych powyżej 80% ubyło aż 60. Więcej natomiast obszarów ma znaczną przewagę w ilości ludności czarnej. W roku 2020 pojawiły się pierwsze obszary zdominowane przez pudność azjatycką, jednak wciąż takowych występują tylko 2. Wraz ze spadającym udziałem dominacji ludności białej rośnie odsetek latynosów w większości obszarów (głównie obszary Detroit), a także pojawia się znacznie więcej obszarów o braku dominacji którejkolwiek z ras.

4. Wykorzystanie metod analizy krajobrazowej w analizie rasowo-etnicznej struktury ludności

4.1 Metryki krajobrazowe

Metryki krajobrazowe dostarczają informacje na temat przestrzennego rozkładu struktury rasowo-etnicznej. W celu dokonania analizy zostały obliczone 4 metryki krajobrazowe:
  1. • np - liczba płatów
  2. • lpi - stosunek powierzchni największego płata danego typu do powierzchni całego obszaru
  3. • PLAND - procent obszaru zajęty przez dany typ zróżnicowania
  4. • AI - poziom agregacji (0 – pełne rozproszenie, komórki tego samego typu nie graniczą ze sobą; 100 – jeden płat danego typu) 

wayne_stb_1990$cls90 = recode(wayne_stb_1990$race_cls, "WL"= 1, "WM" = 2, "BL" = 3, "BM" = 4, "AL" = 5, "AM" = 6, "HL" = 7, "HM" = 8, "HD" = 9)

rast90 <- raster(wayne_stb_1990, res = 100)

cls90 = fasterize(wayne_stb_1990, rast90, field = "cls90", fun="sum")

cls_color <- c("#FF8C00", "#FFD700", "#006400", "#32CD32", "#CD5555", "#FF6A6A", "#5D478B", "#9370DB", "#8F8F8F")

class_metr = list_lsm(level = "class")

lm90 = calculate_lsm(cls90, level = ("class"), what = c("lsm_c_np", "lsm_c_lpi",  "lsm_c_pland", "lsm_c_ai"))

lm_df90 = pivot_wider(lm90[, c("class", "metric", "value")], names_from = metric, values_from = value)

cls_code90 = data.frame(cls90 = c("WL", "WM", "BL", "BM", "AL", "AM", "HL", "HM", "HD"), class = 1:9)
results90 = merge(cls_code90, lm_df90, by = "class", all.x = TRUE)

np90 = lsm_l_np(cls90)

lpi90 = lsm_l_lpi(cls90)

plot(cls90, col = cls_color, main = "1990")

results90 %>%
  kbl() %>%
  kable_classic_2(full_width = F) %>%
  column_spec(1, background = cls_color)
class cls90 ai lpi np pland
1 WL 99.30027 66.1031995 24 70.3879671
2 WM 96.35258 2.9613283 21 9.1252923
3 BL 98.29305 12.4091972 5 13.8270339
4 BM 93.55324 1.9960991 14 5.6694715
5 AL NA NA NA NA
6 AM NA NA NA NA
7 HL NA NA NA NA
8 HM 93.38843 0.0431352 1 0.0431352
9 HD 93.29268 0.2969455 8 0.9470999

W 1990r. dominuje przeważająco ludność biała, zajmując łącznie 79,5% obszaru oraz mając najwięcej płatów, zaraz za nią plasuje się ludność czarna zajmując ok. 19,5%. Najmniej ma kolejno ludność o dużym zróżnicowaniu oraz Latynosi. Brak danych dla ludności azjatyckiej (lub brak takiej ludności). Agregacja jest bardzo wysoka - płaty mają znikome rozproszenie. 

wayne_stb_2000$cls00 = recode(wayne_stb_2000$race_cls, "WL"= 1, "WM" = 2, "BL" = 3, "BM" = 4, "AL" = 5, "AM" = 6, "HL" = 7, "HM" = 8, "HD" = 9)

rast00 <- raster(wayne_stb_2000, res = 100)

cls00 = fasterize(wayne_stb_2000, rast00, field = "cls00", fun="sum")

lm00 = calculate_lsm(cls00, level = ("class"), what = c("lsm_c_np", "lsm_c_lpi",  "lsm_c_pland", "lsm_c_ai"))

lm_df00 = pivot_wider(lm00[, c("class", "metric", "value")], names_from = metric, values_from = value)

cls_code00 = data.frame(cls00 = c("WL", "WM", "BL", "BM", "AL", "AM", "HL", "HM", "HD"), class = 1:9)
results00 = merge(cls_code00, lm_df00, by = "class", all.x = TRUE)

np00 = lsm_l_np(cls00)

lpi00 = lsm_l_lpi(cls00)

plot(cls00, col = cls_color, main = "2000")

results00 %>%
  kbl() %>%
  kable_classic_2(full_width = F) %>%
  column_spec(1, background = cls_color)
class cls00 ai lpi np pland
1 WL 98.96183 56.2333554 22 59.6566685
2 WM 96.96735 7.3461197 18 16.2726147
3 BL 98.32376 9.4272390 6 16.5301759
4 BM 92.87581 0.7939386 16 4.5992173
5 AL NA NA NA NA
6 AM NA NA NA NA
7 HL NA NA NA NA
8 HM 96.58839 0.7270477 1 0.7270477
9 HD 93.56692 0.7826859 10 2.2142759

W 2000r. zauważamy względem 1990r. spadek zajętego obszaru WL o 10,7 p.p.. oraz wzrost zajętego obszaru WM o 7,1 p.p. Również niewielkie zmiany dla ludności czarnej oraz ludności o dużym zróżnicowaniu. Nadal brak danych dla Azjatów. Zaś agregacja nadal na wysokim poziomie. 

wayne_stb_2010$cls10 = recode(wayne_stb_2010$race_cls, "WL"= 1, "WM" = 2, "BL" = 3, "BM" = 4, "AL" = 5, "AM" = 6, "HL" = 7, "HM" = 8, "HD" = 9)

rast10 <- raster(wayne_stb_2010, res = 100)

cls10 = fasterize(wayne_stb_2010, rast10, field = "cls10", fun="sum")

lm10 = calculate_lsm(cls10, level = ("class"), what = c("lsm_c_np", "lsm_c_lpi",  "lsm_c_pland", "lsm_c_ai"))

lm_df10 = pivot_wider(lm10[, c("class", "metric", "value")], names_from = metric, values_from = value)

cls_code10 = data.frame(cls10 = c("WL", "WM", "BL", "BM", "AL", "AM", "HL", "HM", "HD"), class = 1:9)
results10 = merge(cls_code10, lm_df10, by = "class", all.x = TRUE)

np10 = lsm_l_np(cls10)

lpi10 = lsm_l_lpi(cls10)

plot(cls10, col = cls_color, main = "2010")

results10 %>%
  kbl() %>%
  kable_classic_2(full_width = F) %>%
  column_spec(1, background = cls_color)
class cls10 ai lpi np pland
1 WL 98.53427 41.9562146 27 48.198947
2 WM 97.43675 13.1024868 20 23.559345
3 BL 98.69360 16.6620822 6 17.499156
4 BM 93.94016 0.9833585 17 5.008064
5 AL NA NA NA NA
6 AM NA NA NA NA
7 HL NA NA NA NA
8 HM 96.92421 1.2990585 1 1.299058
9 HD 94.11597 1.1665271 16 4.435428

W 2010r. względem 1990r. zauważamy jeszcze większe zmiany w obszarze zajętym przez ludność. WL traci łącznie 22,2 p.p., WM zyskuje 14,4 p.p. Ludność czarna zyskuje 3 p.p. Zwiększyła się liczba płatów, która wpłynęła na stosunek powierzchni największego płata do powierzchni obszaru. W tym przypadku wartości zmieniają się bardzo dla WL oraz WM, w mniejszym stopniu dla BL. Jednak nie ma to wpływu na poziom agregacji, który nadal jest bardzo wysoki. 

wayne_stb_2020$cls20 = recode(wayne_stb_2020$race_cls, "WL"= 1, "WM" = 2, "BL" = 3, "BM" = 4, "AL" = 5, "AM" = 6, "HL" = 7, "HM" = 8, "HD" = 9)

rast20 <- raster(wayne_stb_2020, res = 100)

cls20 = fasterize(wayne_stb_2020, rast20, field = "cls20", fun="sum")

lm20 = calculate_lsm(cls20, level = ("class"), what = c("lsm_c_np", "lsm_c_lpi",  "lsm_c_pland", "lsm_c_ai"))

lm_df20 = pivot_wider(lm20[, c("class", "metric", "value")], names_from = metric, values_from = value)

cls_code20 = data.frame(cls20 = c("WL", "WM", "BL", "BM", "AL", "AM", "HL", "HM", "HD"), class = 1:9)
results20 = merge(cls_code20, lm_df20, by = "class", all.x = TRUE)


np20 = lsm_l_np(cls20)

lpi20 = lsm_l_lpi(cls20)

plot(cls20, col = cls_color, main = "2020")

results20 %>%
  kbl() %>%
  kable_classic_2(full_width = F) %>%
  column_spec(1, background = cls_color)
class cls20 ai lpi np pland
1 WL 97.59520 14.2365062 29 30.4103475
2 WM 97.40495 19.1720534 19 32.9303210
3 BL 98.14948 14.9679299 5 15.7743714
4 BM 94.13289 1.7072805 22 7.1848314
5 AL NA NA NA NA
6 AM 97.01727 0.2106750 1 0.2106750
7 HL 91.57895 0.0962729 4 0.2806917
8 HM 94.97189 0.9802328 2 1.0264938
9 HD 94.61415 3.7533914 30 12.1822683

W 2020r. porównując do 1990r. dochodzi do największych zmian w udziale zajętego obszaru. WL traci aż 40 p.p., WM zyskuje 23,8 p.p., ludność czarna zyskuje 3,45 p.p. (1,8 p.p. względem 2000 roku oraz 0,45 p.p. względem 2010 roku). Liczba płatów zmnieniła się na korzyść ludości o dużym zróżnicowaniu HD - 30 względem 8 z 1990r. Wartości lpi jeszcze bardziej się zmniejszyły względem 2010r. choć niewiele wzrosło w przypadku HD oraz WM. Na dodatek pojawili się Azjaci o średnim zróżnicowaniu. Najmniejsza agregacja występuje u Latynosów o niskim zróżnicowaniu - świadczy to o tym, że część komórek tej klasy nie graniczy ze sobą.